MOC 20776 Performing Big Data Engineering on Microsoft Cloud Services
nicht mehr verfügbar
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
Schulungsdauer: 5 Tage
Ziele
In diesem Kurs lernen Sie Big Data mit Azure-Tools und dessen Features, wie Azure Data Lake oder auch Azure SQL Data Warehouse, zu verwenden.
Zielgruppe
- Data Professionals
- Data Scientist
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Azure Data Services
- Microsoft Windows Betriebssystem-Kenntnisse
- Kenntnisse im Umgang mit relationalen Datenbanken
Agenda
Architekturen zur Organisation von Big Data mit Azure
- Big Data
- Architekturen zur Verarbeitung von Big Data
- Gestaltung von Big Data-Lösungen
Event Streams mittels Azure Stream Analytics bearbeiten
- Einführung in Azure Stream Analytics
- Koniguration von Azure Stream Analytics Jobs
Custom Processing in Azure Stream Analytics durchführen
- Implementierung von benutzerdefinierten Funktionen
- Einbeziehen von Machine Learning in einen Azure Stream Analytics Job
Big Data in Azure Data Lake Store verwalten
- Verwendung von Azure Data Lake Store
- Überwachung und Sicherung von Daten in Azure Data Lake Store
Bearbeitung von Big Data mittels Azure Data Lake Analytics
- Einführung in Azure Data Lake Analytics
- Analyse von Daten mit U-SQL
- Sortierung, Gruppierung und Joining von Daten
Implementierung von benutzerdefinierten Operationen und Überwachen der Performance in Azure Data Lake Analytics
- Custom Functionality in Analytics Jobs einbeziehen
- Jobs verwalten und optimieren
Implementierung von Azure SQL Data Warehouse
- Azure SQL Data Warehouse-Einführung
- Effiziente Abfragen
- Import von Daten in Azure SQL Data Warehouse
Analysendurchführung mit Azure SQL Data Warehouse
- Datenabfrage in Azure SWL Data Warehouse
- Aufrechterhaltung der Leistung
- Sichern der Daten in Azure SQL Data Warehouse
Automatisieren des Data Flows mit Azure Data Factory
- Azure Data Factory-Einführung
- Daten übertragen
- Daten umwandeln
- Durchführung überwachen und Daten sichern
Ziele
In diesem Kurs lernen Sie Big Data mit Azure-Tools und dessen Features, wie Azure Data Lake oder auch Azure SQL Data Warehouse, zu verwenden.
Zielgruppe
- Data Professionals
- Data Scientist
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Azure Data Services
- Microsoft Windows Betriebssystem-Kenntnisse
- Kenntnisse im Umgang mit relationalen Datenbanken
Agenda
Architekturen zur Organisation von Big Data mit Azure
- Big Data
- Architekturen zur Verarbeitung von Big Data
- Gestaltung von Big Data-Lösungen
Event Streams mittels Azure Stream Analytics bearbeiten
- Einführung in Azure Stream Analytics
- Koniguration von Azure Stream Analytics Jobs
Custom Processing in Azure Stream Analytics durchführen
- Implementierung von benutzerdefinierten Funktionen
- Einbeziehen von Machine Learning in einen Azure Stream Analytics Job
Big Data in Azure Data Lake Store verwalten
- Verwendung von Azure Data Lake Store
- Überwachung und Sicherung von Daten in Azure Data Lake Store
Bearbeitung von Big Data mittels Azure Data Lake Analytics
- Einführung in Azure Data Lake Analytics
- Analyse von Daten mit U-SQL
- Sortierung, Gruppierung und Joining von Daten
Implementierung von benutzerdefinierten Operationen und Überwachen der Performance in Azure Data Lake Analytics
- Custom Functionality in Analytics Jobs einbeziehen
- Jobs verwalten und optimieren
Implementierung von Azure SQL Data Warehouse
- Azure SQL Data Warehouse-Einführung
- Effiziente Abfragen
- Import von Daten in Azure SQL Data Warehouse
Analysendurchführung mit Azure SQL Data Warehouse
- Datenabfrage in Azure SWL Data Warehouse
- Aufrechterhaltung der Leistung
- Sichern der Daten in Azure SQL Data Warehouse
Automatisieren des Data Flows mit Azure Data Factory
- Azure Data Factory-Einführung
- Daten übertragen
- Daten umwandeln
- Durchführung überwachen und Daten sichern